Redazione AvvisatoreLa Università della California ha sviluppato un nuovo modello chiamato RECAST (Recurrent Earthquake foreCAST) che promette di rivoluzionare la previsione dei terremoti. Questo innovativo modello utilizza l’apprendimento profondo per prevedere le scosse di assestamento, distinguendosi dai modelli tradizionali come il modello ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequence) per la sua capacità di gestire grandi quantità di dati sismici.
Il modello ETAS è stato progettato in un’epoca in cui le osservazioni erano limitate, rendendolo meno adattabile ai cataloghi di terremoti attuali che contengono milioni di eventi. Al contrario, il modello RECAST è in grado di gestire facilmente questi vasti set di dati. Per verificare la sua efficacia, i ricercatori hanno simulato cataloghi di terremoti utilizzando il modello ETAS e successivamente hanno testato il modello RECAST con dati reali del catalogo dei terremoti del sud della California. Hanno scoperto che, man mano che aumentava il volume dei dati, il modello RECAST superava l’ETAS nella previsione delle scosse di assestamento, richiedendo anche meno tempo e sforzo di calcolo.
Si ritiene che le capacità di apprendimento profondo del modello RECAST apriranno la strada all’utilizzo di diverse fonti di dati nella previsione sismica. Negli ultimi anni, l’apprendimento automatico è stato esplorato per la previsione dei terremoti, ma con limitazioni. Tuttavia, i recenti progressi nell’apprendimento automatico hanno reso il modello RECAST più preciso e adattabile, rendendolo una scelta più realistica per i geologi.
La flessibilità del modello RECAST permetterà di raggruppare informazioni da diverse regioni per migliorare le previsioni in aree meno studiate. Si prevede che le capacità di apprendimento profondo del modello apriranno la strada all’utilizzo di diverse fonti di dati nella previsione sismica, sfruttando i registri continui dei movimenti del suolo.
I ricercatori ritengono che il potenziale di RECAST possa rivoluzionare la previsione dei terremoti e contribuire a salvare vite umane. Questo nuovo modello apre nuove vie di previsione e stimola il dibattito sulle sue future applicazioni.
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